Cov(X,Y)=E(XY)-E(X)E(Y)=23.02-2*10=3.02 。
协方差的性质：
1、Cov(X，Y)=Cov(Y，X)；
2、Cov(aX，bY)=abCov(X，Y)，（a，b是常数）；
3、Cov(X1+X2，Y)=Cov(X1，Y)+Cov(X2，Y) 。
由协方差定义，可以看出Cov(X，X)=D(X)，Cov(Y，Y)=D(Y) 。
设X和Y是随机变量，若E(X^k)，k=1，2存在，则称它为X的k阶原点矩，简称k阶矩 。
若E{[X-E(X)]k}，k=1，2存在，则称它为X的k阶中心矩 。
若E{(X^k）（Y^p)}，k、l=1，2存在，则称它为X和Y的k+p阶混合原点矩 。
若E{[X-E(X)]^k[Y-E(Y)]^l}，k、l=1，2存在，则称它为X和Y的k+l阶混合中心矩 。
显然，X的数学期望E(X)是X的一阶原点矩，方差D(X)是X的二阶中心矩，协方差Cov(X，Y)是X和Y的二阶混合中心矩 。

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